pintos-os.org Git - pspp/blob - src/language/stats/oneway.c

   1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
   2    Copyright (C) 1997-9, 2000, 2007, 2009, 2010, 2011, 2012 Free Software Foundation, Inc.
   3
   4    This program is free software: you can redistribute it and/or modify
   5    it under the terms of the GNU General Public License as published by
   6    the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
   7    (at your option) any later version.
   8
   9    This program is distributed in the hope that it will be useful,
  10    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  12    GNU General Public License for more details.
  13
  14    You should have received a copy of the GNU General Public License
  15    along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>. */
  16
  17 #include <config.h>
  18
  19 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  20 #include <gsl/gsl_matrix.h>
  21 #include <math.h>
  22
  23 #include "data/case.h"
  24 #include "data/casegrouper.h"
  25 #include "data/casereader.h"
  26 #include "data/dataset.h"
  27 #include "data/dictionary.h"
  28 #include "data/format.h"
  29 #include "data/value.h"
  30 #include "language/command.h"
  31 #include "language/dictionary/split-file.h"
  32 #include "language/lexer/lexer.h"
  33 #include "language/lexer/value-parser.h"
  34 #include "language/lexer/variable-parser.h"
  35 #include "libpspp/ll.h"
  36 #include "libpspp/message.h"
  37 #include "libpspp/misc.h"
  38 #include "libpspp/taint.h"
  39 #include "linreg/sweep.h"
  40 #include "tukey/tukey.h"
  41 #include "math/categoricals.h"
  42 #include "math/interaction.h"
  43 #include "math/covariance.h"
  44 #include "math/levene.h"
  45 #include "math/moments.h"
  46 #include "output/tab.h"
  47
  48 #include "gettext.h"
  49 #define _(msgid) gettext (msgid)
  50 #define N_(msgid) msgid
  51
  52 /* Workspace variable for each dependent variable */
  53 struct per_var_ws
  54 {
  55   struct categoricals *cat;
  56   struct covariance *cov;
  57   struct levene *nl;
  58
  59   double n;
  60
  61   double sst;
  62   double sse;
  63   double ssa;
  64
  65   int n_groups;
  66
  67   double mse;
  68 };
  69
  70 /* Per category data */
  71 struct descriptive_data
  72 {
  73   const struct variable *var;
  74   struct moments1 *mom;
  75
  76   double minimum;
  77   double maximum;
  78 };
  79
  80 enum missing_type
  81   {
  82     MISS_LISTWISE,
  83     MISS_ANALYSIS,
  84   };
  85
  86 enum statistics
  87   {
  88     STATS_DESCRIPTIVES = 0x0001,
  89     STATS_HOMOGENEITY = 0x0002
  90   };
  91
  92 struct coeff_node
  93 {
  94   struct ll ll;
  95   double coeff;
  96 };
  97
  98
  99 struct contrasts_node
 100 {
 101   struct ll ll;
 102   struct ll_list coefficient_list;
 103 };
 104
 105
 106 struct oneway_spec;
 107
 108 typedef double df_func (const struct per_var_ws *pvw, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j);
 109 typedef double ts_func (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err);
 110 typedef double p1tail_func (double ts, double df1, double df2);
 111
 112 typedef double pinv_func (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j);
 113
 114
 115 struct posthoc
 116 {
 117   const char *syntax;
 118   const char *label;
 119
 120   df_func *dff;
 121   ts_func *tsf;
 122   p1tail_func *p1f;
 123
 124   pinv_func *pinv;
 125 };
 126
 127 struct oneway_spec
 128 {
 129   size_t n_vars;
 130   const struct variable **vars;
 131
 132   const struct variable *indep_var;
 133
 134   enum statistics stats;
 135
 136   enum missing_type missing_type;
 137   enum mv_class exclude;
 138
 139   /* List of contrasts */
 140   struct ll_list contrast_list;
 141
 142   /* The weight variable */
 143   const struct variable *wv;
 144
 145   /* The confidence level for multiple comparisons */
 146   double alpha;
 147
 148   int *posthoc;
 149   int n_posthoc;
 150 };
 151
 152 static double
 153 df_common (const struct per_var_ws *pvw, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 154 {
 155   return  pvw->n - pvw->n_groups;
 156 }
 157
 158 static double
 159 df_individual (const struct per_var_ws *pvw UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 160 {
 161   double n_i, var_i;
 162   double n_j, var_j;
 163   double nom,denom;
 164
 165   moments1_calculate (mom_i, &n_i, NULL, &var_i, 0, 0);
 166   moments1_calculate (mom_j, &n_j, NULL, &var_j, 0, 0);
 167
 168   if ( n_i <= 1.0 || n_j <= 1.0)
 169     return SYSMIS;
 170
 171   nom = pow2 (var_i/n_i + var_j/n_j);
 172   denom = pow2 (var_i/n_i) / (n_i - 1) + pow2 (var_j/n_j) / (n_j - 1);
 173
 174   return nom / denom;
 175 }
 176
 177 static double lsd_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 178 {
 179   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - alpha / 2.0, df);
 180 }
 181
 182 static double bonferroni_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 183 {
 184   const int m = k * (k - 1) / 2;
 185   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - alpha / (2.0 * m), df);
 186 }
 187
 188 static double sidak_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 189 {
 190   const double m = k * (k - 1) / 2;
 191   double lp = 1.0 - exp (log (1.0 - alpha) / m ) ;
 192   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - lp / 2.0, df);
 193 }
 194
 195 static double tukey_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 196 {
 197   if ( k < 2 || df < 2)
 198     return SYSMIS;
 199
 200   return std_err / sqrt (2.0)  * qtukey (1 - alpha, 1.0, k, df, 1, 0);
 201 }
 202
 203 static double scheffe_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 204 {
 205   double x = (k - 1) * gsl_cdf_fdist_Pinv (1.0 - alpha, k - 1, df);
 206   return std_err * sqrt (x);
 207 }
 208
 209 static double gh_pinv (double std_err UNUSED, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 210 {
 211   double n_i, mean_i, var_i;
 212   double n_j, mean_j, var_j;
 213   double m;
 214
 215   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 216   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 217
 218   m = sqrt ((var_i/n_i + var_j/n_j) / 2.0);
 219
 220   if ( k < 2 || df < 2)
 221     return SYSMIS;
 222
 223   return m * qtukey (1 - alpha, 1.0, k, df, 1, 0);
 224 }
 225
 226
 227 static double
 228 multiple_comparison_sig (double std_err,
 229                                        const struct per_var_ws *pvw,
 230                                        const struct descriptive_data *dd_i, const struct descriptive_data *dd_j,
 231                                        const struct posthoc *ph)
 232 {
 233   int k = pvw->n_groups;
 234   double df = ph->dff (pvw, dd_i->mom, dd_j->mom);
 235   double ts = ph->tsf (k, dd_i->mom, dd_j->mom, std_err);
 236   if ( df == SYSMIS)
 237     return SYSMIS;
 238   return  ph->p1f (ts, k - 1, df);
 239 }
 240
 241 static double
 242 mc_half_range (const struct oneway_spec *cmd, const struct per_var_ws *pvw, double std_err, const struct descriptive_data *dd_i, const struct descriptive_data *dd_j, const struct posthoc *ph)
 243 {
 244   int k = pvw->n_groups;
 245   double df = ph->dff (pvw, dd_i->mom, dd_j->mom);
 246   if ( df == SYSMIS)
 247     return SYSMIS;
 248
 249   return ph->pinv (std_err, cmd->alpha, df, k, dd_i->mom, dd_j->mom);
 250 }
 251
 252 static double tukey_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 253 {
 254   double twotailedsig;
 255
 256   if (df2 < 2 || df1 < 1)
 257     return SYSMIS;
 258
 259   twotailedsig = 1.0 - ptukey (ts, 1.0, df1 + 1, df2, 1, 0);
 260
 261   return twotailedsig / 2.0;
 262 }
 263
 264 static double lsd_1tailsig (double ts, double df1 UNUSED, double df2)
 265 {
 266   return ts < 0 ? gsl_cdf_tdist_P (ts, df2) : gsl_cdf_tdist_Q (ts, df2);
 267 }
 268
 269 static double sidak_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 270 {
 271   double ex = (df1 + 1.0) * df1 / 2.0;
 272   double lsd_sig = 2 * lsd_1tailsig (ts, df1, df2);
 273
 274   return 0.5 * (1.0 - pow (1.0 - lsd_sig, ex));
 275 }
 276
 277 static double bonferroni_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 278 {
 279   const int m = (df1 + 1) * df1 / 2;
 280
 281   double p = ts < 0 ? gsl_cdf_tdist_P (ts, df2) : gsl_cdf_tdist_Q (ts, df2);
 282   p *= m;
 283
 284   return p > 0.5 ? 0.5 : p;
 285 }
 286
 287 static double scheffe_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 288 {
 289   return 0.5 * gsl_cdf_fdist_Q (ts, df1, df2);
 290 }
 291
 292
 293 static double tukey_test_stat (int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 294 {
 295   double ts;
 296   double n_i, mean_i, var_i;
 297   double n_j, mean_j, var_j;
 298
 299   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 300   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 301
 302   ts =  (mean_i - mean_j) / std_err;
 303   ts = fabs (ts) * sqrt (2.0);
 304
 305   return ts;
 306 }
 307
 308 static double lsd_test_stat (int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 309 {
 310   double n_i, mean_i, var_i;
 311   double n_j, mean_j, var_j;
 312
 313   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 314   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 315
 316   return (mean_i - mean_j) / std_err;
 317 }
 318
 319 static double scheffe_test_stat (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 320 {
 321   double t;
 322   double n_i, mean_i, var_i;
 323   double n_j, mean_j, var_j;
 324
 325   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 326   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 327
 328   t = (mean_i - mean_j) / std_err;
 329   t = pow2 (t);
 330   t /= k - 1;
 331
 332   return t;
 333 }
 334
 335 static double gh_test_stat (int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err UNUSED)
 336 {
 337   double ts;
 338   double thing;
 339   double n_i, mean_i, var_i;
 340   double n_j, mean_j, var_j;
 341
 342   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 343   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 344
 345   thing = var_i / n_i + var_j / n_j;
 346   thing /= 2.0;
 347   thing = sqrt (thing);
 348
 349   ts = (mean_i - mean_j) / thing;
 350
 351   return fabs (ts);
 352 }
 353
 354
 355
 356 static const struct posthoc ph_tests [] =
 357   {
 358     { "LSD",        N_("LSD"),          df_common, lsd_test_stat,     lsd_1tailsig,          lsd_pinv},
 359     { "TUKEY",      N_("Tukey HSD"),    df_common, tukey_test_stat,   tukey_1tailsig,        tukey_pinv},
 360     { "BONFERRONI", N_("Bonferroni"),   df_common, lsd_test_stat,     bonferroni_1tailsig,   bonferroni_pinv},
 361     { "SCHEFFE",    N_("Scheffé"),      df_common, scheffe_test_stat, scheffe_1tailsig,      scheffe_pinv},
 362     { "GH",         N_("Games-Howell"), df_individual, gh_test_stat,  tukey_1tailsig,        gh_pinv},
 363     { "SIDAK",      N_("Šidák"),        df_common, lsd_test_stat,     sidak_1tailsig,        sidak_pinv}
 364   };
 365
 366
 367 struct oneway_workspace
 368 {
 369   /* The number of distinct values of the independent variable, when all
 370      missing values are disregarded */
 371   int actual_number_of_groups;
 372
 373   struct per_var_ws *vws;
 374
 375   /* An array of descriptive data.  One for each dependent variable */
 376   struct descriptive_data **dd_total;
 377 };
 378
 379 /* Routines to show the output tables */
 380 static void show_anova_table (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 381 static void show_descriptives (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 382 static void show_homogeneity (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 383
 384 static void output_oneway (const struct oneway_spec *, struct oneway_workspace *ws);
 385 static void run_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct casereader *input, const struct dataset *ds);
 386
 387 static void
 388 oneway_cleanup (struct oneway_spec *cmd)
 389 {
 390   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 391   struct contrasts_node *coeff_next  = NULL;
 392   ll_for_each_safe (coeff_list, coeff_next, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 393     {
 394       struct coeff_node *cn = NULL;
 395       struct coeff_node *cnx = NULL;
 396       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 397
 398       ll_for_each_safe (cn, cnx, struct coeff_node, ll, cl)
 399         {
 400           free (cn);
 401         }
 402
 403       free (coeff_list);
 404     }
 405
 406   free (cmd->posthoc);
 407 }
 408
 409
 410
 411 int
 412 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
 413 {
 414   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 415   struct oneway_spec oneway ;
 416   oneway.n_vars = 0;
 417   oneway.vars = NULL;
 418   oneway.indep_var = NULL;
 419   oneway.stats = 0;
 420   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 421   oneway.exclude = MV_ANY;
 422   oneway.wv = dict_get_weight (dict);
 423   oneway.alpha = 0.05;
 424   oneway.posthoc = NULL;
 425   oneway.n_posthoc = 0;
 426
 427   ll_init (&oneway.contrast_list);
 428
 429
 430   if ( lex_match (lexer, T_SLASH))
 431     {
 432       if (!lex_force_match_id (lexer, "VARIABLES"))
 433         {
 434           goto error;
 435         }
 436       lex_match (lexer, T_EQUALS);
 437     }
 438
 439   if (!parse_variables_const (lexer, dict,
 440                               &oneway.vars, &oneway.n_vars,
 441                               PV_NO_DUPLICATE | PV_NUMERIC))
 442     goto error;
 443
 444   lex_force_match (lexer, T_BY);
 445
 446   oneway.indep_var = parse_variable_const (lexer, dict);
 447
 448   while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD)
 449     {
 450       lex_match (lexer, T_SLASH);
 451
 452       if (lex_match_id (lexer, "STATISTICS"))
 453         {
 454           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 455           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 456             {
 457               if (lex_match_id (lexer, "DESCRIPTIVES"))
 458                 {
 459                   oneway.stats |= STATS_DESCRIPTIVES;
 460                 }
 461               else if (lex_match_id (lexer, "HOMOGENEITY"))
 462                 {
 463                   oneway.stats |= STATS_HOMOGENEITY;
 464                 }
 465               else
 466                 {
 467                   lex_error (lexer, NULL);
 468                   goto error;
 469                 }
 470             }
 471         }
 472       else if (lex_match_id (lexer, "POSTHOC"))
 473         {
 474           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 475           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 476             {
 477               int p;
 478               bool method = false;
 479               for (p = 0 ; p < sizeof (ph_tests) / sizeof (struct posthoc); ++p)
 480                 {
 481                   if (lex_match_id (lexer, ph_tests[p].syntax))
 482                     {
 483                       oneway.n_posthoc++;
 484                       oneway.posthoc = xrealloc (oneway.posthoc, sizeof (*oneway.posthoc) * oneway.n_posthoc);
 485                       oneway.posthoc[oneway.n_posthoc - 1] = p;
 486                       method = true;
 487                       break;
 488                     }
 489                 }
 490               if ( method == false)
 491                 {
 492                   if (lex_match_id (lexer, "ALPHA"))
 493                     {
 494                       if ( !lex_force_match (lexer, T_LPAREN))
 495                         goto error;
 496                       lex_force_num (lexer);
 497                       oneway.alpha = lex_number (lexer);
 498                       lex_get (lexer);
 499                       if ( !lex_force_match (lexer, T_RPAREN))
 500                         goto error;
 501                     }
 502                   else
 503                     {
 504                       msg (SE, _("The post hoc analysis method %s is not supported."), lex_tokcstr (lexer));
 505                       lex_error (lexer, NULL);
 506                       goto error;
 507                     }
 508                 }
 509             }
 510         }
 511       else if (lex_match_id (lexer, "CONTRAST"))
 512         {
 513           struct contrasts_node *cl = xzalloc (sizeof *cl);
 514
 515           struct ll_list *coefficient_list = &cl->coefficient_list;
 516           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 517
 518           ll_init (coefficient_list);
 519
 520           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 521             {
 522               if ( lex_is_number (lexer))
 523                 {
 524                   struct coeff_node *cc = xmalloc (sizeof *cc);
 525                   cc->coeff = lex_number (lexer);
 526
 527                   ll_push_tail (coefficient_list, &cc->ll);
 528                   lex_get (lexer);
 529                 }
 530               else
 531                 {
 532                   lex_error (lexer, NULL);
 533                   goto error;
 534                 }
 535             }
 536
 537           ll_push_tail (&oneway.contrast_list, &cl->ll);
 538         }
 539       else if (lex_match_id (lexer, "MISSING"))
 540         {
 541           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 542           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 543             {
 544               if (lex_match_id (lexer, "INCLUDE"))
 545                 {
 546                   oneway.exclude = MV_SYSTEM;
 547                 }
 548               else if (lex_match_id (lexer, "EXCLUDE"))
 549                 {
 550                   oneway.exclude = MV_ANY;
 551                 }
 552               else if (lex_match_id (lexer, "LISTWISE"))
 553                 {
 554                   oneway.missing_type = MISS_LISTWISE;
 555                 }
 556               else if (lex_match_id (lexer, "ANALYSIS"))
 557                 {
 558                   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 559                 }
 560               else
 561                 {
 562                   lex_error (lexer, NULL);
 563                   goto error;
 564                 }
 565             }
 566         }
 567       else
 568         {
 569           lex_error (lexer, NULL);
 570           goto error;
 571         }
 572     }
 573
 574
 575   {
 576     struct casegrouper *grouper;
 577     struct casereader *group;
 578     bool ok;
 579
 580     grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dict);
 581     while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
 582       run_oneway (&oneway, group, ds);
 583     ok = casegrouper_destroy (grouper);
 584     ok = proc_commit (ds) && ok;
 585   }
 586
 587   oneway_cleanup (&oneway);
 588   free (oneway.vars);
 589   return CMD_SUCCESS;
 590
 591  error:
 592   oneway_cleanup (&oneway);
 593   free (oneway.vars);
 594   return CMD_FAILURE;
 595 }
 596
 597
 598 \f
 599
 600
 601 static struct descriptive_data *
 602 dd_create (const struct variable *var)
 603 {
 604   struct descriptive_data *dd = xmalloc (sizeof *dd);
 605
 606   dd->mom = moments1_create (MOMENT_VARIANCE);
 607   dd->minimum = DBL_MAX;
 608   dd->maximum = -DBL_MAX;
 609   dd->var = var;
 610
 611   return dd;
 612 }
 613
 614 static void
 615 dd_destroy (struct descriptive_data *dd)
 616 {
 617   moments1_destroy (dd->mom);
 618   free (dd);
 619 }
 620
 621 static void *
 622 makeit (const void *aux1, void *aux2 UNUSED)
 623 {
 624   const struct variable *var = aux1;
 625
 626   struct descriptive_data *dd = dd_create (var);
 627
 628   return dd;
 629 }
 630
 631 static void
 632 updateit (const void *aux1, void *aux2, void *user_data,
 633           const struct ccase *c, double weight)
 634 {
 635   struct descriptive_data *dd = user_data;
 636
 637   const struct variable *varp = aux1;
 638
 639   const union value *valx = case_data (c, varp);
 640
 641   struct descriptive_data *dd_total = aux2;
 642
 643   moments1_add (dd->mom, valx->f, weight);
 644   if (valx->f < dd->minimum)
 645     dd->minimum = valx->f;
 646
 647   if (valx->f > dd->maximum)
 648     dd->maximum = valx->f;
 649
 650   {
 651     const struct variable *var = dd_total->var;
 652     const union value *val = case_data (c, var);
 653
 654     moments1_add (dd_total->mom,
 655                   val->f,
 656                   weight);
 657
 658     if (val->f < dd_total->minimum)
 659       dd_total->minimum = val->f;
 660
 661     if (val->f > dd_total->maximum)
 662       dd_total->maximum = val->f;
 663   }
 664 }
 665
 666 static void
 667 run_oneway (const struct oneway_spec *cmd,
 668             struct casereader *input,
 669             const struct dataset *ds)
 670 {
 671   int v;
 672   struct taint *taint;
 673   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 674   struct casereader *reader;
 675   struct ccase *c;
 676
 677   struct oneway_workspace ws;
 678
 679   ws.actual_number_of_groups = 0;
 680   ws.vws = xzalloc (cmd->n_vars * sizeof (*ws.vws));
 681   ws.dd_total = xmalloc (sizeof (struct descriptive_data) * cmd->n_vars);
 682
 683   for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 684     ws.dd_total[v] = dd_create (cmd->vars[v]);
 685
 686   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 687     {
 688       struct interaction *inter = interaction_create (cmd->indep_var);
 689
 690       struct payload payload;
 691       payload.create = makeit;
 692       payload.update = updateit;
 693       payload.destroy = NULL;
 694
 695       ws.vws[v].cat = categoricals_create (&inter, 1, cmd->wv,
 696                                            cmd->exclude, cmd->exclude);
 697
 698       categoricals_set_payload (ws.vws[v].cat, &payload,
 699                                 CONST_CAST (struct variable *, cmd->vars[v]),
 700                                 ws.dd_total[v]);
 701
 702
 703       ws.vws[v].cov = covariance_2pass_create (1, &cmd->vars[v],
 704                                                ws.vws[v].cat,
 705                                                cmd->wv, cmd->exclude);
 706       ws.vws[v].nl = levene_create (var_get_width (cmd->indep_var), NULL);
 707     }
 708
 709   c = casereader_peek (input, 0);
 710   if (c == NULL)
 711     {
 712       casereader_destroy (input);
 713       goto finish;
 714     }
 715   output_split_file_values (ds, c);
 716   case_unref (c);
 717
 718   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
 719
 720   input = casereader_create_filter_missing (input, &cmd->indep_var, 1,
 721                                             cmd->exclude, NULL, NULL);
 722   if (cmd->missing_type == MISS_LISTWISE)
 723     input = casereader_create_filter_missing (input, cmd->vars, cmd->n_vars,
 724                                               cmd->exclude, NULL, NULL);
 725   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
 726
 727   reader = casereader_clone (input);
 728   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
 729     {
 730       int i;
 731       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 732
 733       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 734         {
 735           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 736           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 737           const union value *val = case_data (c, v);
 738
 739           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 740             {
 741               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 742                 continue;
 743             }
 744
 745           covariance_accumulate_pass1 (pvw->cov, c);
 746           levene_pass_one (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 747         }
 748     }
 749   casereader_destroy (reader);
 750
 751   reader = casereader_clone (input);
 752   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 753     {
 754       int i;
 755       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 756       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 757         {
 758           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 759           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 760           const union value *val = case_data (c, v);
 761
 762           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 763             {
 764               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 765                 continue;
 766             }
 767
 768           covariance_accumulate_pass2 (pvw->cov, c);
 769           levene_pass_two (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 770         }
 771     }
 772   casereader_destroy (reader);
 773
 774   reader = casereader_clone (input);
 775   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 776     {
 777       int i;
 778       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 779
 780       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 781         {
 782           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 783           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 784           const union value *val = case_data (c, v);
 785
 786           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 787             {
 788               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 789                 continue;
 790             }
 791
 792           levene_pass_three (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 793         }
 794     }
 795   casereader_destroy (reader);
 796
 797
 798   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 799     {
 800       gsl_matrix *cm;
 801       struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[v];
 802       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 803       const bool ok = categoricals_sane (cats);
 804
 805       if ( ! ok)
 806         {
 807           msg (MW,
 808                _("Dependent variable %s has no non-missing values.  No analysis for this variable will be done."),
 809                var_get_name (cmd->vars[v]));
 810           continue;
 811         }
 812
 813       cm = covariance_calculate_unnormalized (pvw->cov);
 814
 815       moments1_calculate (ws.dd_total[v]->mom, &pvw->n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 816
 817       pvw->sst = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 818
 819       reg_sweep (cm, 0);
 820
 821       pvw->sse = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 822
 823       pvw->ssa = pvw->sst - pvw->sse;
 824
 825       pvw->n_groups = categoricals_n_total (cats);
 826
 827       pvw->mse = (pvw->sst - pvw->ssa) / (pvw->n - pvw->n_groups);
 828
 829       gsl_matrix_free (cm);
 830     }
 831
 832   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 833     {
 834       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws.vws[v].cov);
 835
 836       if ( ! categoricals_is_complete (cats))
 837         {
 838           continue;
 839         }
 840
 841       if (categoricals_n_total (cats) > ws.actual_number_of_groups)
 842         ws.actual_number_of_groups = categoricals_n_total (cats);
 843     }
 844
 845   casereader_destroy (input);
 846
 847   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
 848     output_oneway (cmd, &ws);
 849
 850   taint_destroy (taint);
 851
 852  finish:
 853
 854   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 855     {
 856       covariance_destroy (ws.vws[v].cov);
 857       levene_destroy (ws.vws[v].nl);
 858       dd_destroy (ws.dd_total[v]);
 859     }
 860   free (ws.vws);
 861   free (ws.dd_total);
 862 }
 863
 864 static void show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 865 static void show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 866 static void show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int depvar);
 867
 868 static void
 869 output_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 870 {
 871   size_t i = 0;
 872
 873   /* Check the sanity of the given contrast values */
 874   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 875   struct contrasts_node *coeff_next  = NULL;
 876   ll_for_each_safe (coeff_list, coeff_next, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 877     {
 878       struct coeff_node *cn = NULL;
 879       double sum = 0;
 880       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 881       ++i;
 882
 883       if (ll_count (cl) != ws->actual_number_of_groups)
 884         {
 885           msg (SW,
 886                _("In contrast list %zu, the number of coefficients (%zu) does not equal the number of groups (%d). This contrast list will be ignored."),
 887                i, ll_count (cl), ws->actual_number_of_groups);
 888
 889           ll_remove (&coeff_list->ll);
 890           continue;
 891         }
 892
 893       ll_for_each (cn, struct coeff_node, ll, cl)
 894         sum += cn->coeff;
 895
 896       if ( sum != 0.0 )
 897         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i);
 898     }
 899
 900   if (cmd->stats & STATS_DESCRIPTIVES)
 901     show_descriptives (cmd, ws);
 902
 903   if (cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY)
 904     show_homogeneity (cmd, ws);
 905
 906   show_anova_table (cmd, ws);
 907
 908   if (ll_count (&cmd->contrast_list) > 0)
 909     {
 910       show_contrast_coeffs (cmd, ws);
 911       show_contrast_tests (cmd, ws);
 912     }
 913
 914   if ( cmd->posthoc )
 915     {
 916       int v;
 917       for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 918         {
 919           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws->vws[v].cov);
 920
 921           if ( categoricals_is_complete (cats))
 922             show_comparisons (cmd, ws, v);
 923         }
 924     }
 925 }
 926
 927
 928 /* Show the ANOVA table */
 929 static void
 930 show_anova_table (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 931 {
 932   size_t i;
 933   int n_cols =7;
 934   size_t n_rows = cmd->n_vars * 3 + 1;
 935
 936   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 937
 938   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 939
 940   tab_box (t,
 941            TAL_2, TAL_2,
 942            -1, TAL_1,
 943            0, 0,
 944            n_cols - 1, n_rows - 1);
 945
 946   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 947   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 948   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 949
 950   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 951   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 952   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 953   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 954   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 955
 956
 957   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 958     {
 959       double n;
 960       double df1, df2;
 961       double msa;
 962       const char *s = var_to_string (cmd->vars[i]);
 963       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[i];
 964
 965       moments1_calculate (ws->dd_total[i]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 966
 967       df1 = pvw->n_groups - 1;
 968       df2 = n - pvw->n_groups;
 969       msa = pvw->ssa / df1;
 970
 971       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 972       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 973       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 974       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 975
 976       if (i > 0)
 977         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
 978
 979
 980       /* Sums of Squares */
 981       tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, pvw->ssa, NULL);
 982       tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, pvw->sst, NULL);
 983       tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, pvw->sse, NULL);
 984
 985
 986       /* Degrees of freedom */
 987       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 988       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 989       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, n - 1, 4, 0);
 990
 991       /* Mean Squares */
 992       tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
 993       tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, pvw->mse, NULL);
 994
 995       {
 996         const double F = msa / pvw->mse ;
 997
 998         /* The F value */
 999         tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
1000
1001         /* The significance */
1002         tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1003       }
1004     }
1005
1006   tab_title (t, _("ANOVA"));
1007   tab_submit (t);
1008 }
1009
1010
1011 /* Show the descriptives table */
1012 static void
1013 show_descriptives (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1014 {
1015   size_t v;
1016   int n_cols = 10;
1017   struct tab_table *t;
1018   int row;
1019
1020   const double confidence = 0.95;
1021   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
1022
1023   const struct fmt_spec *wfmt = cmd->wv ? var_get_print_format (cmd->wv) : &F_8_0;
1024
1025   int n_rows = 2;
1026
1027   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1028     n_rows += ws->actual_number_of_groups + 1;
1029
1030   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1031   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1032
1033   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1034   tab_box (t,
1035            TAL_2, TAL_2,
1036            -1, TAL_1,
1037            0, 0,
1038            n_cols - 1, n_rows - 1);
1039
1040   /* Underline headers */
1041   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1042   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1043
1044   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
1045   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
1046   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
1047   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1048
1049
1050   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
1051   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
1052   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1053                          _("%g%% Confidence Interval for Mean"),
1054                          confidence*100.0);
1055
1056   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1057   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1058
1059   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
1060   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
1061
1062   tab_title (t, _("Descriptives"));
1063
1064   row = 2;
1065   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1066     {
1067       const char *s = var_to_string (cmd->vars[v]);
1068       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (cmd->vars[v]);
1069
1070       int count = 0;
1071
1072       struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1073       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1074
1075       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1076       if ( v > 0)
1077         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
1078
1079       for (count = 0; count < categoricals_n_total (cats); ++count)
1080         {
1081           double T;
1082           double n, mean, variance;
1083           double std_dev, std_error ;
1084
1085           struct string vstr;
1086
1087           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cats, count);
1088           const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, count);
1089
1090           moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1091
1092           std_dev = sqrt (variance);
1093           std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1094
1095           ds_init_empty (&vstr);
1096
1097           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1098
1099           tab_text (t, 1, row + count,
1100                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1101                     ds_cstr (&vstr));
1102
1103           ds_destroy (&vstr);
1104
1105           /* Now fill in the numbers ... */
1106
1107           tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1108
1109           tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1110
1111           tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1112
1113
1114           tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1115
1116           /* Now the confidence interval */
1117
1118           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1119
1120           tab_double (t, 6, row + count, 0,
1121                       mean - T * std_error, NULL);
1122
1123           tab_double (t, 7, row + count, 0,
1124                       mean + T * std_error, NULL);
1125
1126           /* Min and Max */
1127
1128           tab_double (t, 8, row + count, 0,  dd->minimum, fmt);
1129           tab_double (t, 9, row + count, 0,  dd->maximum, fmt);
1130         }
1131
1132       if (categoricals_is_complete (cats))
1133       {
1134         double T;
1135         double n, mean, variance;
1136         double std_dev;
1137         double std_error;
1138
1139         moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1140
1141         std_dev = sqrt (variance);
1142         std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1143
1144         tab_text (t, 1, row + count,
1145                   TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
1146
1147         tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1148
1149         tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1150
1151         tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1152
1153         tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1154
1155         /* Now the confidence interval */
1156         T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1157
1158         tab_double (t, 6, row + count, 0,
1159                     mean - T * std_error, NULL);
1160
1161         tab_double (t, 7, row + count, 0,
1162                     mean + T * std_error, NULL);
1163
1164
1165         /* Min and Max */
1166         tab_double (t, 8, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->minimum, fmt);
1167         tab_double (t, 9, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->maximum, fmt);
1168       }
1169
1170       row += categoricals_n_total (cats) + 1;
1171     }
1172
1173   tab_submit (t);
1174 }
1175
1176 /* Show the homogeneity table */
1177 static void
1178 show_homogeneity (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1179 {
1180   size_t v;
1181   int n_cols = 5;
1182   size_t n_rows = cmd->n_vars + 1;
1183
1184   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1185   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
1186
1187   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1188   tab_box (t,
1189            TAL_2, TAL_2,
1190            -1, TAL_1,
1191            0, 0,
1192            n_cols - 1, n_rows - 1);
1193
1194
1195   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1196   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
1197
1198   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
1199   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
1200   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
1201   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
1202
1203   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
1204
1205   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1206     {
1207       double n;
1208       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1209       double F = levene_calculate (pvw->nl);
1210
1211       const struct variable *var = cmd->vars[v];
1212       const char *s = var_to_string (var);
1213       double df1, df2;
1214
1215       moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1216
1217       df1 = pvw->n_groups - 1;
1218       df2 = n - pvw->n_groups;
1219
1220       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1221
1222       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
1223       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
1224       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
1225
1226       /* Now the significance */
1227       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1228     }
1229
1230   tab_submit (t);
1231 }
1232
1233
1234 /* Show the contrast coefficients table */
1235 static void
1236 show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1237 {
1238   int c_num = 0;
1239   struct ll *cli;
1240
1241   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1242   int n_cols = 2 + ws->actual_number_of_groups;
1243   int n_rows = 2 + n_contrasts;
1244
1245   struct tab_table *t;
1246
1247   const struct covariance *cov = ws->vws[0].cov ;
1248
1249   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1250   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1251
1252   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1253   tab_box (t,
1254            TAL_2, TAL_2,
1255            -1, TAL_1,
1256            0, 0,
1257            n_cols - 1, n_rows - 1);
1258
1259   tab_box (t,
1260            -1, -1,
1261            TAL_0, TAL_0,
1262            2, 0,
1263            n_cols - 1, 0);
1264
1265   tab_box (t,
1266            -1, -1,
1267            TAL_0, TAL_0,
1268            0, 0,
1269            1, 1);
1270
1271   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
1272   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1273
1274   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1275
1276   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
1277
1278   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1279
1280
1281   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1282                   var_to_string (cmd->indep_var));
1283
1284   for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1285         cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1286         cli = ll_next (cli))
1287     {
1288       int count = 0;
1289       struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1290       struct ll *coeffi ;
1291
1292       tab_text_format (t, 1, c_num + 2, TAB_CENTER, "%d", c_num + 1);
1293
1294       for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1295            coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1296            ++count, coeffi = ll_next (coeffi))
1297         {
1298           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (cov);
1299           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cats, count);
1300           struct coeff_node *coeffn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1301           struct string vstr;
1302
1303           ds_init_empty (&vstr);
1304
1305           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1306
1307           tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1308
1309           ds_destroy (&vstr);
1310
1311           tab_text_format (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "%g", coeffn->coeff);
1312         }
1313       ++c_num;
1314     }
1315
1316   tab_submit (t);
1317 }
1318
1319
1320 /* Show the results of the contrast tests */
1321 static void
1322 show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1323 {
1324   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1325   size_t v;
1326   int n_cols = 8;
1327   size_t n_rows = 1 + cmd->n_vars * 2 * n_contrasts;
1328
1329   struct tab_table *t;
1330
1331   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1332   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
1333
1334   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1335   tab_box (t,
1336            TAL_2, TAL_2,
1337            -1, TAL_1,
1338            0, 0,
1339            n_cols - 1, n_rows - 1);
1340
1341   tab_box (t,
1342            -1, -1,
1343            TAL_0, TAL_0,
1344            0, 0,
1345            2, 0);
1346
1347   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1348   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
1349
1350   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
1351
1352   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1353   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
1354   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1355   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
1356   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
1357   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
1358
1359   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1360     {
1361       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1362       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1363       struct ll *cli;
1364       int i = 0;
1365       int lines_per_variable = 2 * n_contrasts;
1366
1367       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1368                 var_to_string (cmd->vars[v]));
1369
1370       for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1371             cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1372             ++i, cli = ll_next (cli))
1373         {
1374           struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1375           struct ll *coeffi ;
1376           int ci = 0;
1377           double contrast_value = 0.0;
1378           double coef_msq = 0.0;
1379
1380           double T;
1381           double std_error_contrast;
1382           double df;
1383           double sec_vneq = 0.0;
1384
1385           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
1386              "variances not equal" case is painfull!!
1387              The following formula may help to understand it:
1388              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
1389              {
1390              \sum_{i=1}^k\left (
1391              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
1392              \right)
1393              }
1394           */
1395
1396           double df_denominator = 0.0;
1397           double df_numerator = 0.0;
1398
1399           double grand_n;
1400           moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &grand_n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1401           df = grand_n - pvw->n_groups;
1402
1403           if ( i == 0 )
1404             {
1405               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1406                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1407                         _("Assume equal variances"));
1408
1409               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1410                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1411                         _("Does not assume equal"));
1412             }
1413
1414           tab_text_format (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1415                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1416
1417
1418           tab_text_format (t,  2,
1419                            (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1420                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1421
1422           for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1423                coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1424                ++ci, coeffi = ll_next (coeffi))
1425             {
1426               double n, mean, variance;
1427               const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, ci);
1428               struct coeff_node *cn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1429               const double coef = cn->coeff;
1430               double winv ;
1431
1432               moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1433
1434               winv = variance / n;
1435
1436               contrast_value += coef * mean;
1437
1438               coef_msq += (pow2 (coef)) / n;
1439
1440               sec_vneq += (pow2 (coef)) * variance / n;
1441
1442               df_numerator += (pow2 (coef)) * winv;
1443               df_denominator += pow2((pow2 (coef)) * winv) / (n - 1);
1444             }
1445
1446           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
1447
1448           df_numerator = pow2 (df_numerator);
1449
1450           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1451                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1452
1453           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
1454                       n_contrasts,
1455                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1456
1457           std_error_contrast = sqrt (pvw->mse * coef_msq);
1458
1459           /* Std. Error */
1460           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1461                       TAB_RIGHT, std_error_contrast,
1462                       NULL);
1463
1464           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
1465
1466           /* T Statistic */
1467
1468           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1469                       TAB_RIGHT, T,
1470                       NULL);
1471
1472
1473           /* Degrees of Freedom */
1474           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1475                      TAB_RIGHT,  df,
1476                      8, 0);
1477
1478
1479           /* Significance TWO TAILED !!*/
1480           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1481                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
1482                       NULL);
1483
1484           /* Now for the Variances NOT Equal case */
1485
1486           /* Std. Error */
1487           tab_double (t,  4,
1488                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1489                       TAB_RIGHT, sec_vneq,
1490                       NULL);
1491
1492           T = contrast_value / sec_vneq;
1493           tab_double (t,  5,
1494                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1495                       TAB_RIGHT, T,
1496                       NULL);
1497
1498           df = df_numerator / df_denominator;
1499
1500           tab_double (t,  6,
1501                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1502                       TAB_RIGHT, df,
1503                       NULL);
1504
1505           /* The Significance */
1506           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1507                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
1508                       NULL);
1509         }
1510
1511       if ( v > 0 )
1512         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
1513     }
1514
1515   tab_submit (t);
1516 }
1517
1518
1519
1520 static void
1521 show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int v)
1522 {
1523   const int n_cols = 8;
1524   const int heading_rows = 2;
1525   const int heading_cols = 3;
1526
1527   int p;
1528   int r = heading_rows ;
1529
1530   const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1531   const struct categoricals *cat = pvw->cat;
1532   const int n_rows = heading_rows + cmd->n_posthoc * pvw->n_groups * (pvw->n_groups - 1);
1533
1534   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1535
1536   tab_headers (t, heading_cols, 0, heading_rows, 0);
1537
1538   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1539   tab_box (t,
1540            TAL_2, TAL_2,
1541            -1, -1,
1542            0, 0,
1543            n_cols - 1, n_rows - 1);
1544
1545   tab_box (t,
1546            -1, -1,
1547            -1, TAL_1,
1548            heading_cols, 0,
1549            n_cols - 1, n_rows - 1);
1550
1551   tab_vline (t, TAL_2, heading_cols, 0, n_rows - 1);
1552
1553   tab_title (t, _("Multiple Comparisons"));
1554
1555   tab_text_format (t,  1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(I) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1556   tab_text_format (t,  2, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(J) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1557   tab_text (t,  3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Difference"));
1558   tab_text (t,  3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("(I - J)"));
1559   tab_text (t,  4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1560   tab_text (t,  5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig."));
1561
1562   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1563                          _("%g%% Confidence Interval"),
1564                          (1 - cmd->alpha) * 100.0);
1565
1566   tab_text (t,  6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1567   tab_text (t,  7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1568
1569
1570   for (p = 0; p < cmd->n_posthoc; ++p)
1571     {
1572       int i;
1573       const struct posthoc *ph = &ph_tests[cmd->posthoc[p]];
1574
1575       tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, r);
1576
1577       tab_text (t, 0, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, gettext (ph->label));
1578
1579       for (i = 0; i < pvw->n_groups ; ++i)
1580         {
1581           double weight_i, mean_i, var_i;
1582           int rx = 0;
1583           struct string vstr;
1584           int j;
1585           struct descriptive_data *dd_i = categoricals_get_user_data_by_category (cat, i);
1586           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cat, i);
1587
1588
1589           ds_init_empty (&vstr);
1590           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1591
1592           if ( i != 0)
1593             tab_hline (t, TAL_1, 1, n_cols - 1, r);
1594           tab_text (t, 1, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1595
1596           moments1_calculate (dd_i->mom, &weight_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
1597
1598           for (j = 0 ; j < pvw->n_groups; ++j)
1599             {
1600               double std_err;
1601               double weight_j, mean_j, var_j;
1602               double half_range;
1603               const struct ccase *cc;
1604               struct descriptive_data *dd_j = categoricals_get_user_data_by_category (cat, j);
1605               if (j == i)
1606                 continue;
1607
1608               ds_clear (&vstr);
1609               cc = categoricals_get_case_by_category (cat, j);
1610               var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (cc, cmd->indep_var), &vstr);
1611               tab_text (t, 2, r + rx, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1612
1613               moments1_calculate (dd_j->mom, &weight_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
1614
1615               tab_double  (t, 3, r + rx, 0, mean_i - mean_j, 0);
1616
1617               std_err = pvw->mse;
1618               std_err *= weight_i + weight_j;
1619               std_err /= weight_i * weight_j;
1620               std_err = sqrt (std_err);
1621
1622               tab_double  (t, 4, r + rx, 0, std_err, 0);
1623
1624               tab_double (t, 5, r + rx, 0, 2 * multiple_comparison_sig (std_err, pvw, dd_i, dd_j, ph), 0);
1625
1626               half_range = mc_half_range (cmd, pvw, std_err, dd_i, dd_j, ph);
1627
1628               tab_double (t, 6, r + rx, 0,
1629                            (mean_i - mean_j) - half_range, 0 );
1630
1631               tab_double (t, 7, r + rx, 0,
1632                            (mean_i - mean_j) + half_range, 0 );
1633
1634               rx++;
1635             }
1636           ds_destroy (&vstr);
1637           r += pvw->n_groups - 1;
1638         }
1639     }
1640
1641   tab_submit (t);
1642 }